Yazılım Mühendisliğinde Güncel Konular
Duyuru (02.04.2020) (oku)
Gelen E-postalara İlişkin Ek Açıklama: Bu kadar bela ve musibet bir uyarı olmalı... Artık şikayet etmekten vazgeçelim. Elimizdekilerin kıymetini bilelim. Hiçbir şeyimiz yoksa bile hala daha kaliteli nefes alıp verebiliyoruz. Herkes evde! Çalışmaktan daha iyi bir meditasyon yoktur. Google'da veri bilimi örnek proje yazsanız yüzlerce (binlerce) video, döküman, örnek, kaynak kod ve uygulama karşınıza çıkıyor. Tek yapacağınız bu örnekleri kendi projenize uyarlamak. Bundan daha kolay bir dersi daha nasıl geçersiniz bilmiyorum. 3 ay sonra şirketlere özgeçmiş gönderirken deprem, korona, çekirgeler yüzünden bizi idare edin mi diyeceksiniz? Ben sizin potansiyelinizin farkındayım sizlerinde bunu göstereceğinize inanıyorum. Yakında adım adım veri bilimi üzerine bir proje içeren video serisi paylaşacağım. Ama kapsamlı olacağı için bu seri biraz yavaş ilerleyecek. Sizin daha hızlı davranmanız lazım. Dediğim gibi o kadar kaynak fazla ki. Bu zor süreçte birçok eğitim kurumu kurslarını ücretsiz paylaştığı da unutulmamalı. Ders geçilir önemli olan birşeyler ortaya koyabilmek, öğrenmek
BAŞARILAR
*********************************************************
Derslerin online yapılması kararının verilmesinin ardından grup bazında proje yapmak güçlük arz edeceği için farklı bir yol izleme kararı aldık. Bu durumda herkesten bireysel olarak bir proje tamamlamasını isteyeceğiz.
Daha önce belirlediğimiz gibi bu dönem belirlediğimiz konu Veri Bilimi
Proje çalışmamızda herkese açık olan aşağıdaki portal kullanılacaktır.
www.havaizleme.gov.tr/
Yukarıdaki adreste Türkiye’deki çeşitli istasyonlardan toplanan veriler açık olarak sunulmaktadır. Sizden beklentilerimizi aşağıdaki başlıklar altında listelenmiştir.
I. Aşama - Veri Toplama: İstediğiniz bir şehir, bir bölge veya tüm Türkiye’yi kapsayan veri setinizi kendinizin hazırlamanızı bekliyoruz. Veri seti oluşturulurken esnek davranabilirsiniz ancak her başlığın kendi içerisinde değerlendirileceği unutulmamalıdır. Kişisel tavsiye sadece bir şehri baz alarak mümkün olduğunca fazla özellik kullanılmasıdır.
II. Aşama - Verinin Görselleştirilmesi ve Sunumu: Çevre Bakanlığının sunmuş olduğu portal birçok veri sunum tarzını içerisinde barındırmaktadır. Bunların sizin tasarlayacağınız arayüz içerisinde olması beklenmektedir. Bu özelliklere ek olarak sizin geliştireceğiniz her yeni sunum şekli ve özellik ve eklentiler önem arz etmektedir.
III. Aşama - Verinin Karakteristiklerinin Analizi: İstatistik ve olasılık, sayısal analiz ve özellikle veri madenciliği dersi kapsamında elde ettiğiniz kazanımları burada değerlendirmenizi bekliyoruz. Veri seti içerisinde yer alan özelliklerin alt/üst aralıkları, kritik seviyelerin neler olabileceği, günün zaman dilimine göre, çalışma günlerine göre, tatil günlerine göre veya mevsimsel olarak nasıl bir değişime sahip olduğu ayrıca özelliklerin birbirleri arasındaki ilişkilerin olup olmadığının analizi beklenmektedir.
IV. Aşama - Model Kurma: Verinin karakterize edilmesinin ardından bu veri setini temsil edecek bir model kurmanızı istiyoruz. İnternet üzerinde hazır birçok modeli doğrudan uygulayabilirsiniz. Burada herhangi bir kısıtlama yoktur. İstediğiniz uygulamayı, istediğiniz platformu kullanabilirsiniz. Özellikle bu dönem Yapay Zeka dersinde elde ettiğiniz kazanımlar bu aşamada size önemli bir katkı sunacaktır.
V. Aşama - Geleceğe Yönelik Veri Tahmini: Bu aşamada beklenti; elinizdeki veriyi eğitim ve test verisi olarak ayırmanız ardından kurduğunuz modelin başarısını test etmenizdir. Test başarısı öenmli bir değerlendirme kriteridir.
Faydalı Bilgi Çıkarımı (Opsiyonel): Burası sizin yaratıcılığınıza kalmıştır. Değerlendirmede 100 puan ile ödüllendirileceği unutulmamalıdır.
Olası Pratik Uygulamalar (Opsiyonel): Veriler çok güçlü bir rasgelelik kaynağı olduğu için rasgele sayı üretimi, captcha tasarımı gibi birçok alanda kullanılabilir. Ayrıca çeşitli mobil uygulamalar aracılığıyla kişisel sağlık ve öneri sistemleri tasarlanabilir.
Haftalık Planlama
Haftalık yol haritamız aşağıda verilmiştir. Her hafta gönderilen raporlar devam olarak değerlendirilecektir. Raporlar her Cuma 23.59’dan önce eposta ile covidgunlukleri@gmail.com adresine gönderilecektir. Eposta konu kısmına (ymgk.ogrno.ad.soyad) yazmanız gerekmektedir.
23.03.2020-27.03.2020
Projenizdeki ilerlemenizi nasıl sunacağınızı belirten eposta covidgunlukleri@gmail.com adresine gönderilecektir. Eposta konu kısmına (ymgk.ogrno.ad.soyad) yazmanız gerekmektedir. Öneri bir GitHub hesabı açılıp proje takibini buradan sunabilirsiniz. İsterseniz projeye özgü br web sayfası bile hazırlayarak daha profesyonel bir iş çıkarabilirsiniz.
30.03.2020-03.04.2020
I. Aşama tamamlanarak seçtiğiniz veri seti ile alakalı nedenleri ve genel yol haritanıza yönelik bir rapor hazırlayınız.
06.04.2020-10.04.2020
II. Aşama ile alakalı yapılan çalışmaları içeren bir rapor hazırlayınız.
13.04.2020-17.04.2020
II Aşama tamamlanacak sonuçlar raporlanacak
20.04.2020-24.04.2020
III. Aşama ile alakalı yapılan çalışmaları içeren bir rapor hazırlayınız
27.04.2020-01.05.2020
III. Aşama tamamlanacak sonuçlar raporlanacak
04.05.2020-08.04.2020
IV. Aşamaya ilişkin planlarınızı içeren bir rapor hazırlayınız.
11.05.2020-15.05.2020
IV. Aşamaya ilişkin yeni gelişmeleri içeren bir değerlendirme göndermeniz beklenmektedir.
18.05.2020-22.05.2020
Serbest Hafta
25.05.2020-29.05.2020
Projeniz hakkında genel bir değerlendirme raporu hazırlayarak olası risk ve B planlarınızı içeren bir rapor hazırlamanız istenmektedir.
01.06.2020-05.06.2020
IV. aşama tamamlanacak sonuçlar raporlanacak
08.06.2020-12.06.2020
V. aşama sonuçlarının raporlanması
15.06.2020-19.06.2020
En iyi on projenin seçilmesi ve değerlendirme
Bilgilendirme
,
Gelen E-postalara İlişkin Ek Açıklama: Bu kadar bela ve musibet bir uyarı olmalı... Artık şikayet etmekten vazgeçelim. Elimizdekilerin kıymetini bilelim. Hiçbir şeyimiz yoksa bile hala daha kaliteli nefes alıp verebiliyoruz. Herkes evde! Çalışmaktan daha iyi bir meditasyon yoktur. Google'da veri bilimi örnek proje yazsanız yüzlerce (binlerce) video, döküman, örnek, kaynak kod ve uygulama karşınıza çıkıyor. Tek yapacağınız bu örnekleri kendi projenize uyarlamak. Bundan daha kolay bir dersi daha nasıl geçersiniz bilmiyorum. 3 ay sonra şirketlere özgeçmiş gönderirken deprem, korona, çekirgeler yüzünden bizi idare edin mi diyeceksiniz? Ben sizin potansiyelinizin farkındayım sizlerinde bunu göstereceğinize inanıyorum. Yakında adım adım veri bilimi üzerine bir proje içeren video serisi paylaşacağım. Ama kapsamlı olacağı için bu seri biraz yavaş ilerleyecek. Sizin daha hızlı davranmanız lazım. Dediğim gibi o kadar kaynak fazla ki. Bu zor süreçte birçok eğitim kurumu kurslarını ücretsiz paylaştığı da unutulmamalı. Ders geçilir önemli olan birşeyler ortaya koyabilmek, öğrenmek
BAŞARILAR
*********************************************************
Derslerin online yapılması kararının verilmesinin ardından grup bazında proje yapmak güçlük arz edeceği için farklı bir yol izleme kararı aldık. Bu durumda herkesten bireysel olarak bir proje tamamlamasını isteyeceğiz.
Daha önce belirlediğimiz gibi bu dönem belirlediğimiz konu Veri Bilimi
Proje çalışmamızda herkese açık olan aşağıdaki portal kullanılacaktır.
www.havaizleme.gov.tr/
Yukarıdaki adreste Türkiye’deki çeşitli istasyonlardan toplanan veriler açık olarak sunulmaktadır. Sizden beklentilerimizi aşağıdaki başlıklar altında listelenmiştir.
I. Aşama - Veri Toplama: İstediğiniz bir şehir, bir bölge veya tüm Türkiye’yi kapsayan veri setinizi kendinizin hazırlamanızı bekliyoruz. Veri seti oluşturulurken esnek davranabilirsiniz ancak her başlığın kendi içerisinde değerlendirileceği unutulmamalıdır. Kişisel tavsiye sadece bir şehri baz alarak mümkün olduğunca fazla özellik kullanılmasıdır.
II. Aşama - Verinin Görselleştirilmesi ve Sunumu: Çevre Bakanlığının sunmuş olduğu portal birçok veri sunum tarzını içerisinde barındırmaktadır. Bunların sizin tasarlayacağınız arayüz içerisinde olması beklenmektedir. Bu özelliklere ek olarak sizin geliştireceğiniz her yeni sunum şekli ve özellik ve eklentiler önem arz etmektedir.
III. Aşama - Verinin Karakteristiklerinin Analizi: İstatistik ve olasılık, sayısal analiz ve özellikle veri madenciliği dersi kapsamında elde ettiğiniz kazanımları burada değerlendirmenizi bekliyoruz. Veri seti içerisinde yer alan özelliklerin alt/üst aralıkları, kritik seviyelerin neler olabileceği, günün zaman dilimine göre, çalışma günlerine göre, tatil günlerine göre veya mevsimsel olarak nasıl bir değişime sahip olduğu ayrıca özelliklerin birbirleri arasındaki ilişkilerin olup olmadığının analizi beklenmektedir.
IV. Aşama - Model Kurma: Verinin karakterize edilmesinin ardından bu veri setini temsil edecek bir model kurmanızı istiyoruz. İnternet üzerinde hazır birçok modeli doğrudan uygulayabilirsiniz. Burada herhangi bir kısıtlama yoktur. İstediğiniz uygulamayı, istediğiniz platformu kullanabilirsiniz. Özellikle bu dönem Yapay Zeka dersinde elde ettiğiniz kazanımlar bu aşamada size önemli bir katkı sunacaktır.
V. Aşama - Geleceğe Yönelik Veri Tahmini: Bu aşamada beklenti; elinizdeki veriyi eğitim ve test verisi olarak ayırmanız ardından kurduğunuz modelin başarısını test etmenizdir. Test başarısı öenmli bir değerlendirme kriteridir.
Faydalı Bilgi Çıkarımı (Opsiyonel): Burası sizin yaratıcılığınıza kalmıştır. Değerlendirmede 100 puan ile ödüllendirileceği unutulmamalıdır.
Olası Pratik Uygulamalar (Opsiyonel): Veriler çok güçlü bir rasgelelik kaynağı olduğu için rasgele sayı üretimi, captcha tasarımı gibi birçok alanda kullanılabilir. Ayrıca çeşitli mobil uygulamalar aracılığıyla kişisel sağlık ve öneri sistemleri tasarlanabilir.
Haftalık Planlama
Haftalık yol haritamız aşağıda verilmiştir. Her hafta gönderilen raporlar devam olarak değerlendirilecektir. Raporlar her Cuma 23.59’dan önce eposta ile covidgunlukleri@gmail.com adresine gönderilecektir. Eposta konu kısmına (ymgk.ogrno.ad.soyad) yazmanız gerekmektedir.
23.03.2020-27.03.2020
Projenizdeki ilerlemenizi nasıl sunacağınızı belirten eposta covidgunlukleri@gmail.com adresine gönderilecektir. Eposta konu kısmına (ymgk.ogrno.ad.soyad) yazmanız gerekmektedir. Öneri bir GitHub hesabı açılıp proje takibini buradan sunabilirsiniz. İsterseniz projeye özgü br web sayfası bile hazırlayarak daha profesyonel bir iş çıkarabilirsiniz.
30.03.2020-03.04.2020
I. Aşama tamamlanarak seçtiğiniz veri seti ile alakalı nedenleri ve genel yol haritanıza yönelik bir rapor hazırlayınız.
06.04.2020-10.04.2020
II. Aşama ile alakalı yapılan çalışmaları içeren bir rapor hazırlayınız.
13.04.2020-17.04.2020
II Aşama tamamlanacak sonuçlar raporlanacak
20.04.2020-24.04.2020
III. Aşama ile alakalı yapılan çalışmaları içeren bir rapor hazırlayınız
27.04.2020-01.05.2020
III. Aşama tamamlanacak sonuçlar raporlanacak
04.05.2020-08.04.2020
IV. Aşamaya ilişkin planlarınızı içeren bir rapor hazırlayınız.
11.05.2020-15.05.2020
IV. Aşamaya ilişkin yeni gelişmeleri içeren bir değerlendirme göndermeniz beklenmektedir.
18.05.2020-22.05.2020
Serbest Hafta
25.05.2020-29.05.2020
Projeniz hakkında genel bir değerlendirme raporu hazırlayarak olası risk ve B planlarınızı içeren bir rapor hazırlamanız istenmektedir.
01.06.2020-05.06.2020
IV. aşama tamamlanacak sonuçlar raporlanacak
08.06.2020-12.06.2020
V. aşama sonuçlarının raporlanması
15.06.2020-19.06.2020
En iyi on projenin seçilmesi ve değerlendirme
Bilgilendirme
- Veri analizi için en uygun programlama dillerinden biri Python dilidir.
- Online dersler kapsamında temel python eğitimi ile başlyacağız.
- Ardından adım adım Numpy, Pandas, Matplotlib, Jupiter gibi kütüphaneler üzerinden veri analizi üzerine örnekler göstereceğiz.
- Ancak sizin projeyi tamamlamak için bu aşamayı beklemeden aksiyon almanız gerekmektedir.
- Tüm dersler Youtube üzerinden paylaşılacaktır.
- Ayrıntılar için dersin web sayfası ve Youtube kanalı takip edilebilir.
,